# 디프시크와 미니맥스, 플래시 모델 연이어 업데이트 에이전트 개발 성능 강화, 처리 시간 및 비용 절감

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> 작성자: tachikoma43
> 작성일: 2026-10-22T13:33:05.364Z

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이미지 출처: Ledge.ai 편집부가 ChatGPT 를 통해 생성

중국 AI 기업 딥시크 (DeepSeek) 는 2026 년 10 월 17 일 AI 모델 'DeepSeek-V4.1-Flash-1017'을 공개했습니다. 이어 미니맥스 (MiniMax) 도 10 월 19 일 'MiniMax M3.1 Flash'를 발표했습니다. 두 기업 모두 AI 에이전트 및 코딩 성능 향상과 함께 작업 처리 시간 및 사용 비용 절감을 목표로 하고 있습니다.

## 딥시크, 처리 시간 및 출력량 절감하되 개발 성능 강화

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 은 기존 DeepSeek-V4.1-Flash 의 업데이트 버전입니다. 추론, 코딩, 에이전트 작업, 시각적 이해 등 다양한 평가에서 성능을 개선하면서도 작업 완료까지 소요되는 시간과 출력량을 줄였다고해당 회사는 보고했습니다.

소프트웨어 개발 능력을 측정하는 'DeepSWE v1.1' 점수는 기존 버전의 74.2 에서 77.0 으로, 'Terminal-Bench 4.0'은 31.2 에서 42.3 으로 향상되었다고해당 회사는 밝혔습니다.

■ mini-swe-v2 환경에서 평가한 DeepSWE v1.1 성능과 작업당 비용을 나타낸 이미지

이미지 출처: 딥시크 공식 발표

개발 측면에서는 자기 피드백을 활용한 강화 학습을 통해 프로젝트를 처음부터 구축하는 능력을 개선했습니다. 회사는 중국 베이징의 궁전 군 '진궁'의 3D 모델, 웹 브라우저에서 실행되는 레이싱 게임, Godot 엔진을 사용한 게임 등의 사례를 소개하고 있습니다.

■ DeepSeek-V4.1-Flash-101 에 의한 진궁 3D 모델 사례

이미지 출처: DeepSeek 공식 발표

새로운 모델은 웹 버전, 앱, API 를 통해 제공합니다. DeepSeek Harness 나 Tencent 의 CodeBuddy, WorkBuddy 등을 위한 최적화도 수행했습니다. 모델의 가중치는 Hugging Face 과 ModelScope 에서 공개되어 있으며, MIT 라이선스로 사용할 수 있습니다.

## MiniMax, 에이전트 활용 비용 7 억 원 감소 설명

MiniMax M3.1 Flash 는 에이전트 작업, 코딩, PC 조작, 사이버 보안 능력을 강화한 모델입니다. 익명으로 제공되던 'Space Bunny'가 이 모델의 초기 버전이었다는 것도 밝혀졌습니다.

회사에 따르면, 온라인 추론 속도는 기존 대비 약 3 배로 향상되었으며, 에이전트 작업의 총 이용 비용은 7 억 원 감소했습니다. 일상적인 활용 장면에서는 출력 속도가 초당 200 토큰을 초과하며, 중앙값에서도 초당 170 토큰 이상에 도달한다는 것입니다.

■ 에이전트, 소프트웨어 개발, PC 조작 등 평가 결과 표시

이미지 출처: MiniMax 공식 발표

여러 SaaS 를 아우르는 기업 업무 실행, 다단계 계획, 문서 및 파일 간 일관성을 유지한 처리 등을 가정합니다. PC 조작 및 보안 분야에서도 평가 결과를 발표했으며, 'OSWorld V2'에서 61.7, 'CyberGym'에서 82% 를 기록했다고 밝혔습니다.

컨텍스트 길이는 100 만 토큰으로, 텍스트, 이미지, 동영상 입력에 대응합니다. 추론 깊이는 5 단계로 조정 가능하며, 용도에 따라 처리 시간 및 출력 토큰 수를 최적화할 수 있습니다.

API 비용은 100 만 토큰당 입력 0.15 달러, 출력 0.60 달러, 캐시 읽기 0.015 달러입니다. MiniMax API, 구독 플랜 M Plan, MiniMax Code 에서 제공을 시작했으며, 모델 가중치는 추후 공개할 예정입니다.

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[원문 보기](https://ledge.ai/articles/deepseek_minimax_flash_model_updates) | 출처: Ledge.ai